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World File Search System南风
摩尔堡计划于 4 月周二进行处方烧伤
联系方式：公共事务部，usarmy.moore.imcom.mbx.pao@army.mil 社区通知：Fort Moore 计划于 2024 年 4 月 9 日星期二进行规定燃烧。日期：2024 年 4 月 9 日星期二乔治亚州 Fort Moore — Fort Moore 将于 2024 年 4 月 9 日星期二在 S46 和 S48 训练区内进行规定燃烧。预计风向为南风，在燃烧期间将烟雾挡在敏感区域之外。风向是一种预测，可能会因全天天气参数的变化而变化。
媒体发布
5 月份针对位于瓦胡岛的陆军靶场的训练咨询 夏威夷斯科菲尔德兵营（2024 年 5 月 1 日）——当地陆军部队计划于 5 月进行例行训练活动，周边社区可能会听到。训练可能在白天和夜间进行，并可能发生变化。阴天和科纳风（南风）等天气会增加噪音和振动。如果有人听到噪音，并没有立即危险。特别通知：5 月 17 日至 22 日，惠勒陆军机场 (WAAF) 将有多架飞机支持联合演习。Wahiawa-Mililani 地区的居民可以听到或看到更多货机和直升机抵达和离开 WAAF。当地居民应预计傍晚和清晨会有飞机活动。如需报告与噪音或训练相关的问题，请联系美国陆军夏威夷新社区关注热线 (808) 787-1528 或 usag.hawaii.comrel@army.mil。我们将在正常工作时间内（周一至周五，上午 8 点至下午 4 点）回复问题。为了提高社区的认识，培训内容如下：
不同的葡萄文化技术对简历的定性和定量特征的影响。 Naoussa的葡萄园条件下的Xinomavro
摘要。为了抵消气候变化对葡萄藤生理的各种影响以及导致葡萄酒产生的葡萄的质量，已经提出了许多不同的方法。本研究的目的是评估不同培养技术对2019 - 2020年培养季节期间CV Xinomavro葡萄的定量和定性特征的影响。实验葡萄园位于Naoussa（希腊）的Giannakochori，在该葡萄藤中接受了双侧戒指训练的（双侧Royat）和4000 Vines/ha的植物密度。在葡萄园的两个不同子图上进行了评估：（i）两种训练系统（七弦形训练系统 - 双侧royat）在行南侧（葡萄园方向W-E）的影响，（ii）两种植物（ii）两种种植密度的效果（4000和10000 vines/ha）。在所有样品中，使用折光仪，使用pH计的活性酸度（pH）计算了必须的糖含量，并使用氢氧化钠溶液（NAOH）计算了总酸度。对所有研究样本的葡萄的机械分析。测量了三十（30）个浆果的重量，葡萄的重量以及浆果的长度和宽度和每个样品的葡萄。的使用分光光度计量化了葡萄皮肤的含量，总花青素，总酚类，凝结的单宁，总优甲醇，总黄酮，总黄酮，总黄酮，总黄酮醇和Flavones及其抗氧化能力以及抗氧化能力，以及抗氧化能力。使用高性能液相色谱法（HPLC）确定了在葡萄中发现的最重要的花青素和酸。葡萄种子中的测量值与皮肤相同的化合物进行，除了总和单个花色苷。在各种处理过程中，观察到必须在糖和酚类化合物中的活性酸度差异。 训练系统也表现出差异：源自七弦形训练系统的葡萄显示出较高的总可溶性固体和单宁素的浓度，而源自双侧Royat的葡萄记录的pH值更高。 葡萄藤的右侧更容易暴露于更高的温度（由于南风），在大多数酚类化合物中记录了较高的浓度。 种植密度在几乎所有测量值中，尤其是总和单个花青素的差异。 此外，结果表明，在总可溶性固体，pH和总酚类和类黄酮的浓度中，皮肤单宁的浓度增加，从而使这些葡萄酒来自这些葡萄，非常适合成熟和衰老。必须在糖和酚类化合物中的活性酸度差异。训练系统也表现出差异：源自七弦形训练系统的葡萄显示出较高的总可溶性固体和单宁素的浓度，而源自双侧Royat的葡萄记录的pH值更高。葡萄藤的右侧更容易暴露于更高的温度（由于南风），在大多数酚类化合物中记录了较高的浓度。种植密度在几乎所有测量值中，尤其是总和单个花青素的差异。此外，结果表明，在总可溶性固体，pH和总酚类和类黄酮的浓度中，皮肤单宁的浓度增加，从而使这些葡萄酒来自这些葡萄，非常适合成熟和衰老。
使用机器学习的雷达和基于环境的冰雹损害估计
摘要。大型冰雹事件通常很少发生，在特定位置发生的发生之间存在很大的时间差距。但是，当这些事件确实发生时，它们可能会在几分钟之内造成快速而大量的经济损失。因此，至关重要的是，具有准确服从并理解冰雹现象以改善这种影响的线索至关重要。虽然原位观察是准确的，但单个风暴的数量有限。天气雷达提供了更大的观察脚印，但是当前雷达衍生的冰雹尺寸估计值由于水平降落时的水平对流而表现出较低的精度，冰雹尺寸分布（HSD），复杂的散射和衰减和混合水流类型的变化。在本文中，我们提出了一种新的雷达衍生的冰雹产品，该产品使用大量的冰雹损害保险索赔和雷达观察结果进行了探测。，我们使用这些数据集以及环境信息来计算冰雹损害估计（HDE），旨在量化冰雹影响的深度神经网络方法，其关键成功指数为0.88，并确定了针对观察到0.79损害的确定。此外，我们将HDE与流行的冰雹尺寸产品（网格）进行了比较，从而使我们能够识别与网格上偏见相关的气象条件。环境具有相对较低的特异性湿度，高斗篷和CIN，高风速高高，地面的南风与负网状偏置相关，可能是由于HSD，HSD的差异，冰淇淋硬度或混合水合物的差异。相比之下，高斗篷，高CIN和相对较高的湿度高的环境与正面的网格偏置相关。